sciencediscovery:基于多智能体与安全沙箱的 AI 科研工作台项目

面向科研人员,提供一站式 AI 科研工作台,用于高效完成文献阅读、假设提出、代码编写、实验试错与参数调优。核心亮点包括海量科研数据源一键接入、安全沙箱内代码自主探索、复杂任务自动拆解与全链路可溯源。【此简介由AI生成】

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ScienceDiscovery

ScienceDiscovery是专为科学研究打造的一站式AI科研工作台。依托该平台,科研人员能够一站式高效完成“文献阅读、假设提出、代码编写、实验试错、参数调优”这一极为繁琐的科研探索流程。

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Warning

ScienceDiscovery 不是多用户生产服务。API、runner 与 gateway 默认只监听回环;API 使用一个 bearer token 且不终止 TLS。监听其他网卡必须是可信、受保护网络中的显式部署选择。Python、R 和 shell 命令在 fail-closed 的 bubblewrap 沙箱中运行;控制 API、gateway、PDF worker 以及发往已配置模型/数据提供方的请求在沙箱外作为受信任控制面操作执行。

项目定位

ScienceDiscovery是专为科学研究打造的一站式AI科研工作台。依托该平台,科研人员能够一站式高效完成“文献阅读、假设提出、代码编写、实验试错、参数调优”这一极为繁琐的科研探索流程。

特性

  • 海量资源一键配置与高效接入:通过平台内置的科研数据库 Connector,实现文献库与数据库的一键快速配置,快速获取海量前沿文献与核心试验数据;
  • 安全沙箱环境下的自主代码探索:支持智能体在安全隔离的沙箱环境中自主编写、调试并运行 Python、R 或 Shell 代码,为复杂科学数据处理提供稳定环境;
  • 复杂科研任务的自动拆解与动态执行:凭借强大的任务规划与多智能体协同能力,系统可自动拆解复杂科研任务,动态编排并调用 300+ 跨领域 Skills;
  • 科研流程全链路可溯源:平台将完整展现全流程工作流,并提供包含代码、环境和日志在内的全链路产物溯源,确保科研全流程的高可信度。

相关文档

  • 文档导航 — 完整的中英文 Tutorial / How-to / Reference / Explanation 入口。
  • 贡献指南 — 开发环境与测试命令。

环境要求

预打包二进制是主要用户路径,其他部署方式单独记录在部署指南中。

路径 宿主要求
预打包二进制 Linux x86_64/aarch64、bubblewrap
本地源码模式 Linux x86_64/aarch64、Node.js 22.19+、pnpm 11.1.2、Python 3、uv 0.9+、bubblewrap、Git
Docker Linux x86_64/aarch64、Docker Engine 24+、Compose v2,以及可用的无特权用户命名空间

源码模式下 Gateway 要求 Python 3.12,uv 会在需要时将其安装到服务环境。托管科学环境使用应用固定版本的 micromamba,不要求系统安装 Python、R 或 conda。所有受支持的部署路径均要求 Linux 以及部署指南中说明的用户命名空间能力。

安装

准备与宿主架构匹配的 ScienceDiscovery 可执行文件。二进制打包、本地源码模式与 Docker 流程见部署指南。

快速开始

在 ScienceDiscovery 可执行文件所在目录启动服务:

chmod +x ./ScienceDiscovery
./ScienceDiscovery serve

另开终端执行 curl -fsS http://127.0.0.1:4310/health。随后打开 http://127.0.0.1:4310,使用服务端启动时打印的访问 token 登录,并在 系统配置 → Global defaults 配置任务模型。第一次任务见快速开始教程;二进制打包、本地源码模式与 Docker 见部署指南。

许可证

Apache License 2.0。

本产品仅作为流程编排工具,不包含 AI 模型能力;用户在连接 AI 模型用于特定业务场景时,需自行承担欧盟 AI 法案等相关合规义务。

项目介绍

面向科研人员,提供一站式 AI 科研工作台,用于高效完成文献阅读、假设提出、代码编写、实验试错与参数调优。核心亮点包括海量科研数据源一键接入、安全沙箱内代码自主探索、复杂任务自动拆解与全链路可溯源。【此简介由AI生成】

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